优云智算是什么

优云智算是UCloud优刻得旗下的GPU算力租赁平台，专注于为AI应用提供高效、灵活的算力资源。支持按需租赁，满足不同项目需求。平台拥有丰富的镜像社区，提供多种AI场景的容器镜像，如LLamaFactory和SD-webUI等，支持一键部署，快速启动AI应用。优云智算提供弹性IP、海外资源和多样化的存储解决方案，确保用户在云端编程和训练时获得高效体验。优云智算开放的社区生态和专业服务，助力用户高效开展AI开发和研究工作。

优云智算的主要功能

GPU算力租赁：提供多种规格的GPU资源，支持按需租赁，包括按天、按小时短期租赁及包月长期租赁，满足不同客户的需求。镜像社区：拥有丰富的社区镜像资源，涵盖多种AI场景的容器镜像，如LLamaFactory、SD-webUI、LLM等，支持用户一键部署和快速上手AI应用。弹性IP和网络配置：为每个实例配置独立的弹性IP，支持自定义外网端口且不限制个数，方便用户进行网络访问和管理。海外GPU资源：提供海外GPU资源，支持并解决出海业务客户的GPU需求，帮助用户在全球范围内开展AI项目。存储解决方案：提供SSD云盘、对象存储、文件存储等多种存储计费模式，支持海量存储空间，满足不同数据存储需求。

如何使用优云智算

注册账号：访问优云智算的官方网站 ，按提示完成注册和登录。选择算力资源：浏览平台提供的各种GPU实例规格，根据需求选择合适的算力资源。用户能根据显存大小、CUDA核心数、浮点性能等参数进行选择。配置实例：选择租赁模式（如按天、按小时或包月）。配置所需的存储资源、网络设置等。或选择弹性IP等附加服务。支付费用：根据所选资源和服务，进行费用支付。部署和使用：基于平台提供的工具或API连接到实例，进行编程、训练等操作。如果需要用特定的容器镜像，在镜像社区中选择并一键部署。监控和管理：用平台提供的管理工具监控实例的运行状态和性能指标。根据需要，随时调整实例的配置或扩展资源。

优云智算的应用场景

人工智能模型训练：训练各种机器学习和深度学习模型，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。数据分析与处理：在大数据分析中，处理和分析大规模数据集，执行复杂的数据挖掘和统计分析任务，如数据清洗、特征工程、预测建模等。科学研究与仿真：用在科学研究中的计算密集型任务，如物理模拟、化学分子动力学仿真、天体物理计算等，帮助研究人员快速获得研究结果。图像与视频处理：用在图像和视频的编辑、渲染、增强等处理任务，如视频转码、图像修复、实时视频分析等，提升媒体内容的质量和处理效率。游戏开发与测试：在游戏开发过程中，用在游戏引擎的渲染、物理引擎的模拟、AI角色的行为训练等，提高游戏开发的效率和质量。

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KAG是什么

KAG（Knowledge Augmented Generation）是蚂蚁集团推出的专业领域知识服务框架，基于知识增强提升大型语言模型（LLMs）在特定领域的问答性能，为垂直领域的知识库构建逻辑推理和问答解决方案。KAG基于知识和文本块的互索引结构，整合非结构化数据、结构化信息以及业务专家经验，形成统一的业务知识图谱。KAG 推出了逻辑形式引导的混合推理引擎，将自然语言问题转化为结合语言和符号的问题解决过程，支持逻辑推理和多跳事实问答等功能，有效克服传统 RAG 向量相似性计算的模糊性和 OpenIE 引入的噪声问题，显著提升推理和问答的准确性和效率。

KAG的主要功能

专业领域问答增强：结合知识图谱和向量检索，提升大型语言模型在特定领域的问答能力，生成更准确、专业和逻辑性强的答案。知识表示与检索优化：用LLM友好的知识表示框架，实现知识图谱与原始文本块的互索引，优化知识的表示、推理和检索过程，提高检索结果的准确性和相关性。混合推理与问题解决：基于逻辑形式引导的混合推理引擎，将自然语言问题转化为结合语言和符号的问题解决过程，实现检索、知识图谱推理、语言推理和数值计算的集成，有效处理复杂问题。知识对齐与语义增强：基于语义推理进行知识对齐，定义领域知识为各种语义关系，提高知识的标准化和连通性，增强知识表示的准确性和一致性。

KAG的技术原理

知识图谱与向量检索结合：基于知识图谱的结构化语义信息和向量检索的高效性，知识图谱组织和表示领域知识，借助向量检索快速获取与问题相关的知识片段。LLM友好的知识表示：设计LLMFriSPG框架，将知识图谱的数据、信息和知识层次结构与大型语言模型的输入输出格式相适配，实现知识的统一表示和有效传递。互索引机制：建立知识图谱结构与原始文本块之间的互索引关系，让图结构中的实体、关系等与文本块中的内容相互关联，增强知识的语义连通性和检索的准确性。逻辑形式引导推理：采用逻辑形式语言将复杂问题分解为多个子问题，基于规划、推理和检索等操作符进行求解，实现问题解决过程的符号化和结构化，提高推理的严谨性和可解释性。语义推理与知识对齐：在知识图谱的构建和检索过程中，用语义推理技术对知识进行对齐和整合，识别和建立知识之间的语义关系，提升知识的准确性和一致性。

KAG的项目地址

GitHub仓库：https://github.com/OpenSPG/KAGarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2409.13731

KAG的应用场景

金融风控：整合金融数据和知识图谱，识别和预警信贷违约、欺诈等风险，辅助金融机构制定风控策略。医疗健康：构建医疗知识图谱，辅助医生进行疾病诊断、治疗方案推荐和药物研发，提高医疗服务质量和效率。智能客服：作为智能客服的核心引擎，实现复杂用户需求的精准理解和快速回答，提升用户满意度和企业服务效率。知识管理和决策支持：帮助企业构建企业级知识图谱，提供决策支持，辅助企业进行战略规划、市场分析和产品创新等决策活动。教育与科研：整合教育和科研资源，辅助教师教学设计和科研人员进行研究分析，促进知识传播和创新。